文献类型：期刊文章

作　　者：薛贞霞[1] 黄彦辉[1] 张素玲[2]

机构地区：[1]河南科技大学数学系,河南洛阳471003 [2]西安电子科技大学应用数学系,西安710071

出　　处：《河南科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(60574075);河南省教育厅自然科学研究项目(2004601013)

年　　份：2007

卷　　号：25

期　　号：3

起止页码：469-472

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.

关 键 词：支持向量机 核函数 核参数 异类距离平方阵  

分 类 号：TP18]